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Selecionando a proporção de variância a manter

Você vai deixar o PCA determinar o número de componentes a calcular com base em um limite de variância explicada que você escolher.

Você vai trabalhar com o conjunto de dados numérico ANSUR feminino, pré-carregado como ansur_df.

Todos os pacotes e classes relevantes também já foram pré-carregados (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).

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Redução de Dimensionalidade em Python

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exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Pipe a scaler to PCA selecting 80% of the variance
pipe = ____([('scaler', ____),
        		 ('reducer', ____)])
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